## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095

## Data Mining Klasifikasi Breast Cancer Menerapkan Algoritma Gradient Boosted Trees
Kraugusteeliana Kraugusteeliana 1,* , Saludin Muis 2 , Fifto Nugroho 3 , Abdul Karim 4 , Yessica Siagian 5
1 Prodi Sistem Informasi, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik Informatika, Prodi Teknik Informatika, Universitas Bina Insani, Bekasi, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia
4 Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
5 Prodi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* kraugusteeliana@upnvj.ac.id, 2 saludin@binainsani.ac.id, 3 fiftonugroho@ubk.ac.id, 4 abdkarim6@gmail.com,
5 yessica.cyg123@gmail.com Email Penulis Korespondensi: kraugusteeliana@upnvj.ac.id
Abstrak− Kanker  adalah salah satu  penyakit  mematikan  yang sering  dialami  secara  tiba-tiba.  Kanker diderita  bukan hanya dikalangan dewasa dan orang tua, akan tetapi anak kecil yang bahkan baru lahir juga dapat menderita kanker. Ada banyak jenis kanker yang hampir sama gejalanya akan tetapi berbeda jenisnya dan juga ada tingkatan keseriusan (bahaya) kanker tersebut, mulai dari kanker biasa hingga kanker ganas yang memiliki perubahan signifikan terhadap tubuh. Ada banyak jenis kanker salah satunya adalah kanker payudara yang lebih sering dialami oleh kaum hawa (wanita). Jenis kanker ini sering terjadi pada wanita dewasa dan orang tua. Pada penelitian ini untuk memudahkan dalam pendiagnosaan penyakit kanker payudara maka diterapkanlah sebuah metode klasifikasi. Dengan melakukan pendiagnosaan secara dini dapat mengurangi tingkat kematian, pendiagnosaan sebelumnya dilakukan dengan memanfaatkan media gambar (PET scan dan CT scan) yang memerlukan waktu lama  sehingga  dianggap  kurang  efesien.  Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  gradient  boosted  trees  pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi rapidminer sebagai penguji untuk mengetahui tingkat akurasi algoritma dan juga besar AUC  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  information  gain.  Hasil  akhir  setelah  diterapkan  metode  gradient  boosted menghasilkan tingkat akurasi sebesar 58,52%, hal ini dinilai kurang efektif untuk digunakan sehingga algoritma ini kurang cocok digunakan sebagai prediksi breast cancer. Precision sebesar 64,25% dan juga recall hanya 69,44%.
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi; Algoritma Gradient Boosted Trees; Breast Cancer
Abstract− Cancer is a deadly  disease that is often experienced suddenly. Cancer is suffered not only among adults and the elderly, but even small children who are just born can also suffer from cancer. There are many types of cancer that have almost the same symptoms but different types and there are also levels of seriousness (danger) of these cancers, ranging from common cancers to malignant cancers that have significant changes to the body. There are many types of cancer, one of which is breast cancer, which is more common in women. This type of cancer often occurs in adult women and the elderly. In this study, to facilitate the diagnosis of breast cancer, a classification method was applied. By making an early diagnosis can reduce the mortality rate, previous diagnosis is done by utilizing image media (PET scan and CT scan) which takes a long time so it is considered  less  efficient.  The  classification  algorithm  used  is  gradient  boosted  trees.  The  test  was  carried  out  using  the rapidminer application as a tester to determine the accuracy of the algorithm and also the AUC size obtained using information gain. The final result after applying the gradient boosted method produces an accuracy rate of 58.52%, this is considered less effective to use so this algorithm is not suitable to be used as a prediction of breast cancer. Precision of 64.25% and recall of only 69.44%.
Keywords : Data Mining; Classification; Gradient Boosted Trees Algorithm; Breast Cancer

## 1. PENDAHULUAN
Kanker adalah salah satu penyakit mematikan yang sering dialami secara tiba-tiba. Kanker diderita bukan hanya dikalangan dewasa dan orang tua, akan tetapi anak kecil yang bahkan baru lahir juga dapat menderita kanker. Ada banyak jenis kanker yang hampir sama gejalanya akan tetapi berbeda jenisnya dan juga ada tingkatan keseriusan (bahaya)  kanker  tersebut,  mulai  dari  kanker  biasa  hingga  kanker  ganas  yang  memiliki  perubahan  signifikan terhadap tubuh.
Kanker merupakan sel-sel jaringan yang ada dalam tubuh dengan proses pertumbuhan yang tidak normal dan bahkan dapat tumbuh dibagian lainnya (menyebar), pertumbuhan tersebut awalnya biasa dan pada akhirnya menjadi ganas hingga dapat menyebabkan kematian. Proses pertumbuhan tersebut sangatlah cepat sehingga dapat menyebabkan perubahan yang tidak dapat dikendalikan lagi atau disebut mutasi sel tubuh. Menghilangkan kanker tersebut tidaklah mudah, jika usia kanker tersebut sudah cukup dengan insting bahwa kanker tersebut akan hilang (mati), nyatanya kankertersebut malah menyebar lebih luas dan terus-menerus untuk menyeranga sela yang masih normal  dan  menjadikan  sel  normal  tersebut  menjadi  mati  karena  adanya  desakan  dari  sel-sel  yang  mati tersebut[1][2]. Kanker bukan hanya berdampak pada diri sendiri akan tetapi berdampak pula di dunia kesehatan, tingkat kematian yang disesbabkan kanker selalu meningkat tiap tahunnya. Penyakit kanker yang diserita ada 18,1 juta kasus di dunia dan bahkan sekitar 11,4 juta kasus kanker yang akan dialami di dunia[3].
Ada banyak jenis kanker salah satunya adalah kanker payudara yang lebih sering dialami oleh kaum hawa (wanita). Jenis kanker ini sering terjadi pada wanita dewasa dan orang tua. Pada penelitian ini untuk memudahkan dalam  pendiagnosaan  penyakit  kanker  payudara  maka  diterapkanlah  sebuah  metode  klasifikasi.  Dengan melakukan pendiagnosaan secara dini dapat mengurangi tingkat kematian, pendiagnosaan sebelumnya dilakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095
dengan memanfaatkan media gambar (PET scan dan CT scan) yang memerlukan waktu lama sehingga dianggap kurang efesien. Klasifikasi ini diterapkan dengan menggunakan salah satu algoritma klasifikasi yaitu Algoritma Gradient Boosted Trees. Gradient boosting adalah algoritma yang dapat menyelesaikan permasalahan klasifikasi, regresi  dan  bahkan  juga  dapat  digunakan  sebagai  perangkingan.  Cara  kerja  algoritma  ini  adalah  penyesuaian parameter dengan berulanghingga dapat menurunkan mekanisme evaluasi sebuah model[4].
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh  Hadi  Priyanto,  dkk  pada  tahun  2022  dengan  penelitian  disebuah sekolah  memerlukan  sebuah  metode  yang  memudahkan  pihak  sekolah  tersebut  memilih  jurusan  yang  sesuai dengan minat dan kemampuan siswa tersebut, pada penelitian tersebut merekan menerapkan algoritma gradient boosting yang dianggap lumayan efektif dibandingkan metode lainnya dengan perolehan tingkat akurasi sebesar 72% dan  76% class recall[5].  Panalitian berikutnya dilakukan oleh Edi Ismanto dan Melly Novalia pada tahun 2021  dengan  sebuah  penelitian  yang  membahas  perbandingan  tiga  algoritma  klasifikasi  dalam  mengklasifikasi komoditas.  Penelitian  ini  dianggap  sangat  bagus  karena  pada  sebuah  penelitian  menghasilkan  keluarana  tiga sekaligus  yaitu  hasil  kinerja  algoritma  C4.5,  hasil  aalgoritma  Random  Forest  dan  juga  gradient  boosting,  akan tetapi tentunya dari ketiga hasil penerapan algoritma tentunya hanya ada satu algoritma yang dianggap lebih baik dari  ketiganya.  Adapun  algoritma  yang  memiliki  kinerja  klasifikasi  yang  terbaik  adalah  algoritma  random forest[6]. Penelitian selanjutnya yang dilakukan dengan nama kasus dataset bersumber sama pada penelitian ini yaitu  peneliti  sebelumnya  menggunakan  dataset  breast  cancer  wisconsins  (original)  sedangkan  penelitian  ini menggunakan  dataset  breast  cancer,  dataset  tersebut  diperoleh  dari  website  penyedia  data-data  yang  dapat digunakan  dalam  proses  penelitian.  Peneliti  tertarik  menggunakan  data  yang  serupa  agar  memudahkan  dalam penyelesaia algoritma yang digunakan dan juga penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Andita Dani Achmad pada tahun 2022, dalam penelitian tersebut data yang digunakan hanya berjumlah 120 data dari 569 data dengan 2 atribut yang dianggap kurang relevan karena jumlah atributnya jauh sekali dibanding atribut awal (32 atribut), pada penelitian tersebut dia menggunakan metode logistic regression dengan tingkat akurasi yang cukup baik yaitu akurasi proses latih sebesar 76,04% dan akurasi proses uji sebesar 83,33%[1].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dibuat agar memudahkan peneliti dalam menyelesaikan penelitian dengan mudan dan taratur, berikut tahapan yang dilakukan peneliti hingga memperoleh sebuah hasil yang diinginkan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  gambar  1,  berikut  penjelasan  yang  dibuat  oleh  peneliti  agar  pembaca  dapat  lebih  jelas  dan lebih mudah memahami tahapan tersebut.
1. Analisa Masalah, proses ini merupakan awal dari penelitian ini dan prosesnya juga cukup lama, dikarenakan adanya  sebuah  proses  analisa  yang  mengharuskan  peneliti  untuk  menganalisa  secara  detail  dan  mendalam permasalahan yang terjadi dan juga solusi yang dilakukan selanjutnya dengan teknik studi literatur.
2. Pencarian  Dataset,  proses  kedua  yaitu  mencari  data  yang  dapat  digunakan  sebagai  penelitian  dengan  topik permasalahan yang sesuai. Dataset ini bisa ditemukan di berbagai website terpercaya dan juga dapat ditemukan dengan cera observasi (wawancara) langsung dengan yang berkaitan.
3. Preposessing, tahapan ketiga dilakukan agar data yang double, data yang tidak konsisten, data yang salah, dan juga data yang hilang untuk di sesuaikan. Proses ini juga disebut sebagai cleaning process untuk memperbaiki data yang bermasalah.
4. Klasifikasi algoritma gradient boosted trees, pada proses ini peneliti menggunakan aplikasi rapidminer sebagai penguji untuk mengetahui tingkat akurasi algoritma dan juga besar AUC yang diperoleh dengan menggunakan information gain.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095
5. Kesimpulan,  tahapan  akhir  yang  berisi  hasil  akhir  setelah  diterapkannya  algoritma  gradient  boosted  untuk mengklasifikasi kanker payudara.

## 2.2 Data Mining
Data Mining merupakan sebuah bidang ilmu pengetahuan yang berasal dari database kemudian diproses hingga menghasilkan  pengetahuan  yang  barua.  Pengetahuan  tersebut  perlu  digali  lagi  dari  sebuah  database  karena didatabase  tentunya  ada  pengetahuan  yang  tersembunyi.  Data  Mining  juga  disebuat  sebagai  database  yang berukuran besar digunakan untuk mengidentifikasikan pengetahuan yng bermanfaat dengan menggunakan teknik kecerdasan buatan, matematika, statistik, machine learning dan juga database[7][8][9].

## Gambar 2. Bidang Ilmu Data Mining
Selain memperoleh pengetuan baru, Data Mining juga dapat digunakan untuk menemukan (membentuk) pola  dengan  tujuan  digunakan  di  masa  depan,  keberadaan  pola  tersebut  tidak  disadari[10].  Data  mining  juga disebut  proses tambang yang berasal  dari  database yang berukuran besar untuk mengumpulkan informasi  yang baru[11][12]. Berikut beberapa kelompok data mining yang dapat digunakan sebagai penyelesaian masalah dalam sebuah penelitian[13][14][15]: a. Clustering
Clustering  merupakan  salah  satu  data  mining  yang  digunakan  sebagai  untuk  mengelompokkan  objek  yang diteliti berdasarkan kemiripan, objek yang dinyatakan mirip akan dimasukkan kedalam cluster dan untuk objek yang tidak mirip dimasukkan kedalam cluster lainnya (tergantung jumlah cluster yang ingin dibentuk). Pada teknik clusterisasi tentunya ada beberapa algoritma yang dapat digunakan diantaranya AHC, K-Medoids dan K-Means[16][17].
b. Klasifikasi
Klasifikikasi  hampir  sama  dengan  clustering,  hanya  saja  klasifikasi  bersifat  kategorik  dengan  klasifikasi variabel. Sebagai contoh kasus klasifikasi yaitu klasifikasi penyekit mematikan dimana setiap variabel sebagai penentu akan dicocokkan dengan data kemudian dikalsifikasi sebagai jenis penyakit yang diderita. Algoritma yang  sering  digunakan  ialah  Algoritma  Naïve  Bayesian  Clasifier,  algoritma  C4.5,  algoritma  K-Nearest Neighbor, Algoritma Trees dan lainnya[18].
c. Prediksi
Prediksi  sama  halnya  dengan  klasifikasi  hanya  saja  pada  prediksi  ditujukan  untuk  mengetahui  suatu  yang belum  terjadi  yang  sering  disebut  prediksi  dini  untuk  menghindari  hal-hal  yang  tidak  diinginkan  sehingga adanya  sebuah  tinjauan  ulang  prediksi  dini.  Ada banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi suatu hal (objek) yaitu Naïve Bayes, Rough Set, C4,5, SVM, KNN dan ada banyak lainnya[19].
d. Asosiasi
Asosiasi  merupakan  proses  menghubungkan  satu  peristiwa  pada  waktu  yang  sama  dan  biasanya  proses  ini melakukan identifikasi peristiwa tersebut. Ada beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk permasalahan dalam teknik asosiasi diantaran algoritma Fp-Growth dan algoritma apriori[20].
e. Estimasi
Estimasi  adalah  data  mining  yang  mirip  dengan  data  mining  prediksi  dan  klasifikasi  dimana  penyelesaian sebuah masalah dilakukan dengan memperkirakan (memprediksi) suatu hal , hanya saja pada kelompok data minin  estimasi  variabel  tujuan  bersifat  numerik.  Metode  yang  digunakan  yaitu  metode  Regresi  Linear (sederhana, berganda), algoritma Expectation Maximization [21][22].

## 2.3 Gradient Boosted Trees
Gradient  boosting  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  decision  tree  dengan  keunggulan  dapat mengelesaikan  permasalahan  yang  membahas  (mengenai)  prediksi  dan  juga  klasifikasi.  Hanya  dengan  satu algoritma penuli dapat menyelesaikan dua teknik sekaligus. Algoritma gradient boosted dikatakan juga sebagai algoritma pohon sehingga dapat menghindari overfitting. Berikut prosedur yang dapat diterapkan dalam pengujian algoritma gradient boosted trees[6]:
a. Tentukan dataset yang digunakan sebagai training D

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095
D = {(X 1 , Y 1 ), … , (X n , Y n )} (1)
b. Mulai model dengan nilai konstanta dengan menghitung nilai prediksi awal
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠)
1+𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠) (2)
c. Hitung nilai residual
𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 𝑖 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖⁡𝑦 𝑖 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖⁡𝑎𝑤𝑎𝑙(𝑦 ^ )
(3)
d. Hasil akhir
𝑈𝑝𝑑𝑎𝑡𝑒 = 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖⁡𝑎𝑤𝑎𝑙 + (𝑙𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔⁡𝑟𝑎𝑡𝑒 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙1) + (𝑙𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔⁡𝑟𝑎𝑡𝑒 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙2) + ⋯ (4)

## 2.4 Rapidminer
RapidMiner adalah software opensource yang artinya dapat dikembangkan berdasarkan perkembangan teknologi, rapidminer  sering  digunakan  sebagai  software  penguji  dalam  pengelompokkan,  klasifikasi,  prediksi, penghubungan (assosiasi) dan juga estimasi. Penggunaan rapidminer dianggap lebih efektif, efesien dan mudah digunakan sehingga membantu user menemukan keputusan yang paling baik. Ada 500 lebih operator yang dapat digunakan  dalam  data  rapidminer  berupa  inputan,  visualisasi,  prepocessing  dan  juga  output.  Rapidminer  dapat digunakan di semua operating system karena bahasa yang digunakan yaitu java, bahkan software ini dalam proses analisa dan juga mengintegrasikan produknya dengan diri sendiri (berdiri sendiri)[23][24].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan analisa dilakukan dengan proses penerapan metode data mining dalam klasifikasi breast cancer dengan menggunakan sebagaian data (150 data) dari 286 data dan 8 atribut dari data awalnya, dataset tersebut bersumber dari https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php?format=&task=cla&att=&area=&numAtt=&numIns=&type=&sort=n ameUp&view=table yang  kemudian  diolah  dengan  menggunakan  aplikasi  (software)  rapidminer.  Sebelum  di terapkan dengan algoritma gradient booster, data yang digunakan sebagai sampel di lakukan proses prepocessing guna melengkapi atau memperbaiki data yang hilang, data yang tidak sesuai (rancu) dan sebagainya. Berikut tabel data yang digunakan sebagai sampel dalam pengklasifikasian pada penelitian ini.
Tabel 1. Sampel Dataset Breast Cancer
No. Class Age Menopause   Tumor size Node caps Deg malig Breast   Irradiat
1 no-recurrence-events  30-39 premeno
40-44 no 3
right yes
2 no-recurrence-events  40-49 premeno 5-9 no 1
left yes
3 no-recurrence-events  30-39 premeno 40-44 no 2
left yes
4 no-recurrence-events  40-49 premeno 30-34 no 2 left no
5 no-recurrence-events  50-59
ge40 40-44 yes 2 left no
6 no-recurrence-events  50-59 premeno 20-24 yes 2 left no
7 no-recurrence-events  60-69 ge40 10-14 no 1 left no
8 no-recurrence-events  40-49 premeno 45-49 no 2 left yes
9 no-recurrence-events  60-69
ge40 45-49 yes 3 left no 10 no-recurrence-events  40-49 premeno 25-29 ? 2 left yes 11 no-recurrence-events  60-69 ge40 50-54 no 2
right yes
12 no-recurrence-events  50-59 premeno 30-34 yes 2 left yes
13 no-recurrence-events  30-39 premeno 20-24 no 3 left no 14 no-recurrence-events  50-59 lt40 30-34 no 3 right no 15 no-recurrence-events  50-59 ge40 25-29 yes 3 right no ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 149 recurrence-events
40-49 ge40 30-34 no 3 left no 150 recurrence-events
50-59 ge40 30-34 no 3 left no
Berdasarkan  tabel  1,  dapat  dijelaskan  bahwa  ada  8  atribut  dengan  masing-masing  obsional  diantaranya atribut class yang dijadikan sebagai tujuan pengklasifikasian dengan opsional (no recurrence events dan recurrence events), atribut selanjutnya age dengan opsioanal (10-19, 20-29, 30-39, 40-49, 50-59, 60-69, 70-79, 80-89 dan 90- 99), kemudian atribut menopause dengan opsional (lt40, ge40 dan premeno), atribut tumore size dengan opsioanal (0-4, 5-9, 10-14, 15-19, 20-24, 25-29, 30-34, 35-39, 40-44, 45-49, 50-54, 55-59), Atribut Node caps (yes dan no), atribut deg malig (1,2 dan 3), atribut breast (left dan right) dan atribut terakhir yaitu irradiate dengan opsional (yes dan  no).  Sampel  data  yang  kosong  atau  rancu  dapat  diisikan  berdasarkan  insting  atau  opsi  dominan  dari  data sampel.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095
Dalam  pemrosesan  perhitungan  menggunakan  algoritma  Gradient  Boosted  trees,  ubah  data  linguistik menjadi angka (real ataupun integer) yaitu pada atribut menopause (ge40 diubah menjadi 0, lt40 diubah menjadi 1 dan premeno diubah menjadi 2), atribut node-caps (No=0 danYes=1), atribut breast (left=0 dan right=1), irradiat (No=0 dan Yes=1) dan pada atribut class (no-recurrence-events=0 dan recurrence-events=1).
1. Prediksi Awal atau probabilitas (y^)
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠) 1+𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠) = 𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡( 85 65) 1+𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡( 85 65)
= 0,567
2. Hitung Residual
𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 𝑖 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖⁡𝑦 𝑖 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖⁡𝑎𝑤𝑎𝑙(𝑦 ^ ) 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 11 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖⁡𝑦 1 − 0,567) = 0 − 0,567 = −0,567 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 21 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖⁡𝑦 2 − 0,567) = 0 − 0,567 = −0,567 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 31 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖⁡𝑦 3 − 0,567) = 0 − 0,567 = −0,567
Lakukan langkah diatas hingga data ke-150. Berikut hasil nilai residual awal yang telah dilakukan pengurangan antara nilai probabilitas dengan nilai target.
Tabel 2. Residual 1
No. Age …  Breast  Irradiat  Class (Y)  Prob (Y^)  Residual 1 30-39  … 1 1 0 0,567 -0,567 2 40-49  … 0 1 0 -0,567 3 30-39  … 0 1 0 -0,567 4 40-49  … 0 0 0 -0,567 5 50-59  … 0 0 0 -0,567 6 50-59  … 0 0 0 -0,567 7 60-69  … 0 0 0 -0,567 8 40-49  … 0 1 0 -0,567 9 60-69  … 0 0 0 -0,567 10 40-49  … 0 1 0 -0,567 11 60-69  … 1 1 0 -0,567 12 50-59  … 0 1 0 -0,567 13 30-39  … 0 0 0 -0,567 14 50-59  … 1 0 0 -0,567 15 50-59  … 1 0 0 -0,567 ... ... ... ... ... ... ... 149  40-49  … 0 0 1 0,433 150  50-59  … 0 0 1 0,433
3. Bentuk pohon keputusan atribut prediksi
Gambar 3. Pohon keputusan residual 1
Berdasarkan gambar 3, dapat dijaleskan bahwa ada 32 data dengan nilai residual -0,567 dan 31 data yang memiliki residual 0,433 pada atribut irradiat yang yang bernilai 1, sedangkan data yang tidak bernilai 1 dinilai berdasarkan  atribut  selanjutnya  yitu  atribut  breast  dengan  nilai  rasidual  -0,567  sebanyak  2  data  dan  0,433 sebanyak 5 data dengan ketentuan memilini nilai breast 1 dan jika tidak maka dibentuk dayn baru dengan nilai residual -0,567 dengan data sebanyak 31 data dan 0,443 sebanyak 49 data. jumlah keseluruhan data harus sama dengan jumlah data residual semua daun terbentuk yaitu 32+31+2+5+31+49 = 150 data.
4. Prediksi residual setiap daun
Irradiat = 1 -0,567 (32) 0,433 (31) Y N Breast = 1 -0,567 (2) 0,433 (5) -0,567 (31) 0,433 (49) Y N

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095
𝐷𝑎𝑢𝑛 𝑖 =
∑ 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 𝑖
∑[𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦⁡𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎 𝑖 ∗(∑ 1−𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦⁡𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚𝑛𝑦𝑎 𝑖 )] 𝐷𝑎𝑢𝑛 1 = −0,567(32)+0,433(31) (63)(0,567∗(1−0,567)) = −0,018
𝐷𝑎𝑢𝑛 2 = −0,567(2)+0,433(5) (7)(0,567∗(1−0,567)) = 0,036
𝐷𝑎𝑢𝑛 3 = −0,567(31)+0,433(49) (80)(0,567∗(1−0,567)) = 0,011
Bentuk pohon keputusan residual 1 dengan menyesuaikan nilai daun yang telah dibentuk berdasarkan nilai daun diatas.
Gambar 4. Pohon keputusan residual 1 termodifikasi
5. Menghitung probabilitas baru
Daun 1: 𝑙𝑜𝑔(𝑜𝑑𝑑𝑠)𝑝 = 𝑏0 + 𝑏1𝑥 ==> Nilai b1 diperoleh dari nilai prediksi awal (b0)+0,1 𝑙𝑜𝑔(𝑜𝑑𝑑𝑠)𝑝 = 0,567 + 0,667 ∗ (−0,018) = 0,555
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠) 1+𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠) = 𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(0,555) 1+𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(0,555) = 0,635
Daun 2: 𝑙𝑜𝑔(𝑜𝑑𝑑𝑠)𝑝 = 0,567 + 0,667 ∗ (0,036) = 0,591
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠) 1+𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠) = 𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(0,591) 1+𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(0,591) = 0,644
Daun 3: 𝑙𝑜𝑔(𝑜𝑑𝑑𝑠)𝑝 = 0,567 + 0,667 ∗ (0,011) = 0,574
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠) 1+𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑜𝑑𝑑𝑠) = 𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(0,574) 1+𝑒 𝑙𝑜𝑔⁡(0,574) = 0,640
Lakukan  perhitungan  nilai  residual  baru  dengan  menggunkanan  langkah  ke-2.  Lakukan  semua  langkah penyelesaian  hingga  nantinya  memperoleh  pohon  keputusan  dari  semua  atribut  yang  saling  berhubungan. Sampel  data  yang  berjumlah  banyak  sehingga  membutuhkan  sebuah  software  yang  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi  breast  cancer  yaitu  menggunkan rapidminer.  Berikut  proses  pengklasifikasian  menggunkan rapidminer.
Berdasakan gambar 3 dapat dijelakan bahwa file excel yang digunakan sebagai dataset berjumlah 150 data dengan masing-masing atribut disesuaikan jenis type atributnya. Atribut class diubah change role menjadi label
Irradiat = 1 -0,018 Y N Breast = 1 0,036 0,011 Y N

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095
Kraugusteeliana Kraugusteeliana , Copyright © 2023, MIB , Page 887 Submitted: 13/04/2023 ; Accepted: 26/04/2023 ; Published: 27/04/2023
guna  untuk  dijadikan  sebagai  tujuan  atau  perolehan  hasil,  sedangkan  untuk  type  disesuaikan,  seperti  class digunakan type binominal karena hanya ada dua pilihan yaitu recurrence events dan no recurrence events. Begitu juga untuk  atribut age, menopause, tumor size, node caps, breast  dan irradiate bertype polynomial dikarenakan lebih dari 2 pilihan sedangkan deg malig bertype integer dikarenakan berbentuk angka. Setelah disesuaikan maka input file tersebut kedalam rapid miner (import data) seeprti gambar berikut.
Gambar 4. Input sampel data di rapidminer
Gambar  4  adalah  tampilan  file  yang  telah  dimasukkan  kedalam  rapid  miner,  setelah  itu  jalankan menggunakan tombol yang telah disesiakan (play), berikut tampilan file data yang telah dijalankan.
Gambar 5. Tampilan statistik data
Berdasarkan gambar 5 terlihat bahwa tidak ada data yang missing, akan tetapi ada 8 data pada bagian atribut node caps yang rancu (tidak sesuai dengan pernyataan yang lain) sehingga diperlukan pengecekan kesalahan dari data tersebut berikut tampilannya.

## Gambar 6. Tampilan Visualization
Berdasarkan gambar 6 terlihat bahwa ada satu pernyataan (?) yang dianggap tidak sesuai dengan pernyataan yang lain sehingga diperlukan perbaikan data lagi, hal tersebut biasanya terjadi karena adanya data yang hilang atau data yang tidak sesuai dengan data lainnya. Berikut dapat dilihat atribut yang terjadinya data tidak sesuai.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095
Berdasarkan gambar 7, pada tribut nope scaps dihilangkan saja agar tidak model yang akan dibentuk tidak berubah. Menghilangkan data yang rancu dapat menggunakan operator filter examples, pada bagian parameters pilih atribute_value_filter pada bagian condition class lalu sesuaikan parameter string pada data atribut yang akan di hapus. Isi parameter string “node-caps=.”. pada aplikasi rapid miner, untuk menghilangkan atau menghapus data yang rancu dapat menggunakan tanda titik (,), bukan tanda tanya (?). berikut gambaran yang dapat dilihat.
Gambar 8. Tampilan Parameter Prepocessing
Pada  bagian  invert  filter  pada  gambar  8  jangan  lupa  klik  (tanda  centang)  agar  data  yang  muncul  atau diproses itu adalah data yang tidak dihapus. Setelah dihapus 8 data yang rancu tersebut, maka jumlah data yang akan di proses menjadi 142 data.

## Gambar 9. Tampilan Process rapidminer
Berdasarkan  gambar  9,  ada  3  operator  tambahan  yang  digunakan,  diantaranya  yaitu  select  atribut  yang digunakan untuk memilih atribut yang akan di gunakan, jadi pada atribut ini, peneliti dapat memilih atribut yang dianggap perlu saja di proses. Selanjutnya ada operator Gain digunakan untuk mengukur tingkat akurasi dari data tersebut. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan information gain sebagai pengukur tingkat akurasi data dan menggunakan  validation  sebagai  validitas.  Kelima  operator  tersebut  dihubungkan  berdasarkan  masing-masing post. Setelah itu klik dua kali (double click) operator validation untuk memilih algoritma yang digunakan sebagai training, pada penelitian ini menggunakan gradient boosted trees dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 10. Tampilan Penerapan Gradient Boosted
Operator gradient boosted telah di hubungkan dengan performace dapat dilihat dari gambar 10, sehingga dapat terlihat seberapa besar tingkat akurasi algoritma gradient boosted untuk memprediksi keakuratan data breast cancer (kanker payudara). Berikut hasil pengujian menggunakan algoritram gradient boosted.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095
Gambar 11. Performances gradient boosted
Berdasarkan gambar 11, terlihat bahwa tingkat akurasi algoritma gradient boosted hanya sebesar 58,52%, hal  ini dinilai kurang  efektif untuk  digunakan sehingga algoritma ini kurang cocok digunakan sebagai  prediksi breast cancer. Precision sebesar 64,25% dan juga recall hanya 69,44%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  digunakan  sebagai  pengetahuan  baru  untuk  user  dan  juga  pembaca  bahwa  setelah diselesaikannya penelitian ini dengan tujuan untuk mengetahuan tingkat akurasi sebuah metode klasifikasi  data mining  yaitu  algoritma  gradient  boosted  trees  dalam  pengklafikasian  breast  cancer  atau  sering  disebut  sebagai kanker payudara. Jenis kanker ini dinilai sangat berbahaya terkhusus lebih dominan dialami oleh wanita sehingga dilakukan  klasifikasi  dini  guna  mengurangi  tingkat  kematian  yang  berasal  dari  penyakit  kanker  payudara. Pengkafikasian dilakukan menggunakan rapidminer guna agar memperoleh hasil yang lebih efesien. Hasil akhir setelah diterapkan metode klasifikasi gradient boosted diperoleh tingkat akurasi data hanya 58,52% yang dinilai kurang efektif digunakan untuk klasifikasi breast cancer, hasil lainnya yaitu nilai Precision sebesar 64,25% dan juga recall hanya 69,44%.

## REFERENCES
[1] A. D. Achmad, “KLASIFIKASI BREAST CANCER MENGGUNAKAN METODE LOGISTIC REGRESSION,” vol. 9, no. 1, 2022.
[2] E. Widyanengsih et al., “Review Artikel : Sistem Penghantaran Obat Nanopartikel Pada Sel Kanker ,” J. Pendidik. dan Konseling, vol. 5, no.
1 SE-Articles,
pp. 1133–1138, 2023, [Online]. Available: http://journal.universitaspahlawan.ac.id/index.php/jpdk/article/view/11122
[3] R. Sistem, P. Cart, and D. Kanker, “JURNAL RESTI,” vol. 1, no. 10, pp. 805–812, 2021.
[4] S.  E.  Herni  Yulianti,  Oni  Soesanto,  and  Yuana  Sukmawaty,  “Penerapan  Metode  Extreme  Gradient  Boosting (XGBOOST)  pada  Klasifikasi  Nasabah  Kartu  Kredit,”  J.  Math.  Theory  Appl.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  21–26,  2022,  doi: 10.31605/jomta.v4i1.1792.
[5] H.  Priyono,  R.  Sari,  and  T.  Mardiana,  “Klasifikasi  Pemilihan  Jurusan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Menggunakan Gradient Boosting Classifier,” J. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 131–139, 2022, doi: 10.31294/inf.v9i2.12654.
[6] E.  Ismanto  and  M.  Novalia,  “Komparasi  Kinerja  Algoritma  C4.5,  Random  Forest,  dan  Gradient  Boosting  untuk Klasifikasi Komoditas,” Techno.Com, vol. 20, no. 3, pp. 400–410, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i3.4576.
[7] A. Z. Siregar, “Implementasi Metode Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Tingkat Pendaftaran Mahasiswa Baru,” Kesatria    J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer  dan  Manajemen),  vol.  2,  no.  3,  pp.  133–137,  2021,  [Online].  Available: https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/article/view/73
[8] S. S. S, A. T. Purba, V. Marudut, M. Siregar, T. Komputer, and P. B. Indonesia, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN,” vol. 3, pp. 25–30, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[9] B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[10]  G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika, vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[11]  F.  O.  Lusiana,  I.  Fatma,  and  A.  P.  Windarto,  “Estimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Simalungun,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 79–84, 2021, [Online]. Available: https://hostjournals.com/
[12]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[13]  S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.32672/jnkti.v1i2.771.
[14]  A. Wanto et al., Data Mining: Algoritma dan Implementasi. Yayasan kita menulis, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6095
[15]  N. L. W. S. R. Ginantra et al., Data mining dan penerapan algoritma. Yayasan Kita Menulis, 2021.
[16]  F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
[17]  B.  Harli  Trimulya  Suandi  As  and  L.  Zahrotun,  “PENERAPAN  DATA  MINING  DALAM  MENGELOMPOKKAN DATA RIWAYAT AKADEMIK SEBELUM KULIAH DAN DATA KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN  METODE  AGGLOMERATIVE  HIERARCHICAL  CLUSTERING  (Implementation  Of  Data Mining In Grouping Academic History Data Before Students And Stud,” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl., vol. 3, no. 1, pp. 62–71, 2021, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[18]  M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random  Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  2,  p.  640,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[19]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[20]  H. Maulidiya and A. Jananto, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori dan FP-Growth sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” Proceeding SENDIU 2020, vol. 6, pp. 36–42, 2020.
[21]  A.  S.  L.  T.  T.  H.  Hafizah,  “Data  Mining  Estimasi  Biaya  Produksi  Ikan  Kembung  Rebus  Dengan  Regresi  Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), no. Vol 1, No 6 (2022): EDISI NOVEMBER 2022, pp. 888–897, 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/article/view/5732/1938
[22]  Y. L. Nainel, E. Buulolo, and I. Lubis, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Penjualan Obat Berdasarkan Pengaruh Brand Image Dengan Algoritma Expectation Maximization (Studi Kasus: PT. Pyridam Farma Tbk),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 7, no. 2, p. 214, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2097.
[23]  D. N. Batubara and A. P. Windarto, “Analisa Klasifikasi Data Mining Pada Tingkat Kepuasan Pengunjung Taman Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 588–592, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1664.
[24]  K.  F.  Irnanda,  D.  Hartama,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  C4.5  Terhadap  Faktor  Penyebab  Menurunnya Prestasi  Belajar  Mahasiswa  Pada  Masa  Pandemi,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  1,  p.  327,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.